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申请/专利权人：北京星视域科技有限公司;内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古超高压供电分公司
摘要：本发明涉及基于深度学习的遥感影像识别技术领域，具体涉及一种面向电力巡检机制的卫星遥感图像边界感知语义分割模型，包括：基于原始图像，通过主干网络Convnext，获取多尺度特征图；基于主干网络返回的多尺度特征图，通过改进集成逐次扩张模块，聚合不同尺度上下文信息，获得具有多尺度、多感受野和高语义信息的特征图；基于前两步生成的多尺度特征图，利用解码器获得不同尺度恢复的分割图；为了细化分割图中的区域和边界缺陷，在解码器后，添加了残差细化模块，训练时使用混合损失函数和深监督策略，提高模型识别精度，有效地解决了电力巡检中卫星遥感图像因多拍摄于山地丘陵地区，目标较小、乡村道路居多、建筑样式及颜色复杂而导致的难以识别问题。
主权项：1.一种面向电力巡检机制的卫星遥感图像边界感知语义分割方法，其特征在于，包括步骤如下：S1：基于原始图像，通过主干网络Convnext，获取多尺度特征图；S2：基于主干网络返回的多尺度特征图中的深层特征图，通过改进集成逐次扩张模块，聚合不同尺度上下文信息，获得具有多尺度、多感受野和高语义信息的特征图，其中改进集成逐次扩张模块是将深层特征图首先经过1*1卷积减少其通道数，然后经过空洞卷积获得不同尺度、不同感受野和高语义信息特征，最后利用残差连接使网络更好地学习特征表示，提高了方法的表达能力和泛化能力，其中，残差连接是在神经网络中添加一条从输入层直接连接到输出层的捷径，在神经网络中，残差连接表示为：output＝input+Finput1其中，input是输入特征图，F是残差块的表示函数，output是输出特征图；S3：基于S1、S2中生成的多尺度特征图，利用解码器获得不同尺度恢复的分割图；S4：基于S3生成的不同尺度恢复的分割图，通过简化高分辨率网络HRNet的残差细化模块RRM进行分割预测和分割图细化。
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权利要求：
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